生成AIの業務利用が広がるなか、Salesforceでは「Agentforce」を営業や顧客対応に組み込む選択肢が増えています。しかし、一般的な生成AIやチャットボットとの違い、担当者の仕事をどこまで任せられるのかという疑問を持つ方も少なくないでしょう。
Agentforceは、Salesforceの顧客データや業務ルールと連携し、情報検索から許可された業務処理まで担うAIエージェントです。
本記事では、その仕組み、営業と顧客対応の変化、導入前の準備を解説します。
Agentforceとは
Agentforceとは、Salesforce上の顧客データ、ナレッジ、業務プロセスを活用するAIエージェントを構築・導入・管理するためのプラットフォームです。
用途に合わせて役割や指示、参照情報、実行可能なアクションを設定できます。
AIエージェントが情報検索から業務実行まで支援する
一般的な生成AIは、質問への回答、要約、メールの下書きなどを得意とします。AIエージェントは、それらに加えて、依頼を理解し、必要な情報を集め、実行する処理を選び、設定された範囲で業務を進めます。
たとえば、「この商談の直近の活動と未対応事項を整理して」と依頼すると、商談情報や活動履歴を参照して内容をまとめます。対応するアクションやSalesforce Flowを設定し、必要な権限を付与していれば、タスク作成や担当者への通知にもつなげられます。
ただし、AIが自由に何でも実行する仕組みではありません。利用できるデータや処理は、トピック、指示、アクション、権限、ガードレールなどで制御します。
Salesforceのデータや業務プロセスと連携できる
Agentforceは、取引先、リード、商談、ケース、活動履歴などを業務上の文脈として利用できます。ナレッジやSalesforce Flow、Apex、APIなどを組み合わせ、回答から後続業務までつなげられます。
顧客データが複数のシステムに分散している場合は、Data 360（旧Data Cloud）で統合する方法もあります。ただし、導入時にすべてのデータを統合する必要はありません。対象業務を決め、その業務で必要なデータから整備する方が現実的です。
Agentforceと生成AI・チャットボット・業務自動化の違い
Agentforceにも生成AIの技術が使われますが、一般的な生成AIと同じ役割ではありません。従来型チャットボットやSalesforce Flowとの違いを整理すると、利用する目的が明確になります。
一般的な生成AIとの違い
一般的な生成AIは、入力された指示に応じて文章や回答を生成します。
AgentforceはSalesforceのデータや業務ルールと接続し、必要な情報を取得して、許可された処理まで進められる点が特徴です。
外部ツールを操作できる生成AIサービスはほかにもあります。Agentforceの特徴は、Salesforceのデータ、権限、Flowなどを共通基盤として業務へ組み込みやすい点にあります。
従来型チャットボットとの違い
従来型チャットボットは、設定した質問、回答、会話分岐に沿って対応する方式が中心です。Agentforceは自然言語で問い合わせを理解し、ナレッジや顧客情報を参照しながら回答や処理を選びます。
その分、柔軟な対応が可能ですが、ナレッジが古い、顧客データが不足している、指示が曖昧といった状態では回答品質が安定しません。
Salesforce Flowなどの業務自動化との違い
Salesforce Flowは、条件と処理をあらかじめ定め、同じ手順を正確に実行する業務に向いています。商談更新、承認依頼、担当者への通知などが代表例です。
一方、Agentforceは自然言語の依頼を理解し、複数の情報から必要な処理を選ぶ場面に適しています。Agentforceが対話や処理の選択を担い、Flowが確定した手順を実行するように組み合わせることで、柔軟性と正確性を両立しやすくなります。
Agentforceによって営業業務はどう変わるのか
営業にAgentforceを導入する目的は、営業担当者を置き換えることではありません。情報収集や商談準備、見込み顧客への継続対応にかかる負担を減らし、担当者が提案、交渉、関係構築に時間を使える状態をつくることが中心です。
顧客情報や商談情報を探す時間を減らせる
営業担当者は商談前に、顧客情報、活動履歴、問い合わせ履歴、商談の進捗などを確認します。情報が複数のレコードに分かれていると、確認に時間がかかります。
Agentforceなら、「直近のやり取りと未対応事項を整理して」と自然言語で確認できます。複数画面を行き来する負担を減らし、商談準備を標準化しやすくなります。
ただし、活動履歴が登録されていない、商談フェーズが更新されていないといった状態では、AIがまとめる内容も実態からずれます。営業支援の精度は、日々の入力品質に左右されます。
見込み顧客への継続的な対応を支援できる
見込み顧客への初回連絡やフォローアップは重要ですが、対象件数が増えると、営業担当者だけですべての接点を維持することは難しくなります。
Agentforce Lead Nurturingを利用すると、顧客情報や過去のやり取りを踏まえたメール作成、返信への対応、質問への回答、営業担当者への引き継ぎなどを自動化できます。担当者は、個別提案や人による判断が必要な見込み顧客に時間を使いやすくなります。
利用できる機能は、契約内容、ライセンス、権限、設定によって変わります。また、過剰な連絡を避けるため、停止条件、引き継ぎ条件、送信前の確認範囲も決めます。
メール作成や商談準備の負担を軽減できる
営業メール、商談要約、次回の対応事項、社内共有文などは、必要性が高い一方で作成に時間がかかります。Agentforceは、顧客情報や商談状況を踏まえた下書きを作成し、担当者の確認と修正を支援できます。
ただし、価格、契約条件、納期、謝罪を含む連絡では、人による確認を必須にするなど、内容に応じて自動化の段階を分けます。
営業担当者へのコーチングにも活用できる
Agentforceの営業向け機能には、商談を想定したロールプレイやフィードバックを提供するセールスコーチングがあります。担当者は、想定される質問や反論への対応を練習し、自分では気づきにくい説明不足を見直せます。
AIの評価だけで担当者の能力や人事評価を決めるのではなく、上司や本人による振り返りを補助する材料として利用します。
Agentforceによって顧客対応はどう変わるのか
顧客対応では、Agentforceが対応する範囲と、人へ引き継ぐ範囲を分けます。よくある質問や定型処理をAIが担い、担当者は例外判断や感情への配慮が必要な対応に集中します。
よくある問い合わせへ継続的に対応できる
営業時間、申込方法、基本操作などの問い合わせは、ナレッジを参照して回答できます。営業時間外にも一次対応を行えるため、顧客の待ち時間と、担当者が同じ説明を繰り返す負担を減らせます。
ただし、ナレッジが古ければ、Agentforceも古い手順を案内する可能性があります。情報源、更新日、管理責任者を決め、ナレッジを継続的に更新する必要があります。
顧客情報を踏まえた回答や処理ができる
一般的なFAQへの回答だけでなく、契約内容、利用サービス、過去の問い合わせなどを参照し、顧客ごとの状況に合わせて案内できる点も特徴です。
一方、参照範囲を適切に制御しなければ、不要な情報へアクセスするリスクがあります。本人確認が必要な問い合わせ、顧客に表示できる情報、社内限定情報を分け、Salesforceの権限や共有設定に沿って参照範囲を設定します。
問い合わせ後の業務処理までつなげられる
顧客対応では、回答後にもケース作成、項目更新、担当部署への通知などが発生します。Agentforceは設定されたアクションを使って後続処理につなげられるため、転記や聞き直しを減らせます。
ただし、契約変更、返金、解約などは同じ扱いにできません。案内だけを自動化する、人の承認後に実行するなど、処理の影響に応じて段階を分けます。
複雑な問い合わせは担当者へ引き継ぐ
クレーム、解約交渉、契約上の例外などは、人による対応が適しています。対応範囲を超える問い合わせを検知した場合や、十分な回答を作れない場合に備え、担当者へ切り替える条件を決めます。
実際に会話を転送するには、利用するチャネルに応じてOmni-Channel Flowなどの引き継ぎ設定も行います。問い合わせ内容やAIが行った案内を担当者へ渡し、顧客が最初から説明し直す状態を避けます。
目標は無人対応の割合を最大化することではありません。AIによる一次対応と人による高度な対応を分け、顧客が必要な支援へ早く到達できる状態をつくることが重要です。
Agentforceを導入する前に必要な準備
Agentforceを有効化しただけでは、業務は自動的に改善しません。効果は、対象業務、データとナレッジの品質、権限、確認手順、評価方法によって変わります。技術設定の前に、AIと人の役割を整理します。
AIに任せる業務範囲を決める
最初から全工程を対象にせず、件数が多く、判断基準が明確で、人が結果を確認しやすい業務から始めます。商談前の情報整理、メールの下書き、問い合わせ分類などが候補です。
業務ごとに、AIだけで完了する範囲、人の承認を要する範囲、担当者へ引き継ぐ条件を決めます。誤った場合の影響や、処理を取り消せるかどうかも確認します。
CRMデータとナレッジを整備する
Agentforceは、参照できるデータを基に回答や処理を行います。取引先が重複している、活動履歴が入力されていない、商談情報の更新が遅れている、FAQが古いといった状態では、AIの支援も実態からずれます。
対象業務で必要な項目、入力ルール、更新責任者、更新期限を整理し、利用範囲に合わせて整備対象を広げます。
権限とガードレールを設計する
AIエージェントには、業務に必要な情報とアクションだけを許可します。個人情報、契約情報、価格情報、社外秘情報を扱う場合は、誰の権限で参照するのか、どの項目を更新できるのかを確認します。
AgentforceはSalesforceのライセンス、権限、項目レベルセキュリティ、共有設定などを尊重して動作しますが、それだけで運用設計が完了するわけではありません。管理者は、トピック、指示、アクション、引き継ぎ条件も設定します。
影響の大きい処理には人の承認を挟み、実行履歴を残します。問題が起きたときに原因を追跡し、設定やナレッジを修正できる運用も必要です。
効果を測るKPIと改善方法を決める
Agentforceの評価を利用回数だけで行うと、業務改善につながっているかを把握できません。営業では商談準備時間、フォローアップ実施率、下書きの修正回数などを確認します。顧客対応では、初回応答時間、自己解決率、有人引き継ぎ率、解決時間、再問い合わせ率などが候補です。
処理時間だけでなく、回答の正確性、顧客への影響、担当者の修正負担も確認し、指示、ナレッジ、権限、対象業務を見直します。
まとめ｜Agentforceは人の判断を残しながら段階的に活用する
SalesforceのAgentforceは、CRMデータやナレッジを参照し、回答だけでなく、許可された業務処理まで進めるAIエージェントです。営業では情報収集、見込み顧客への対応、メール作成、商談準備、コーチングを支援できます。顧客対応では一次回答、顧客情報に基づく案内、ケース処理、担当者への引き継ぎに活用できます。
ただし、Agentforceを導入すれば業務が自動的に改善するわけではありません。データが不足していれば回答の根拠も不足し、権限や引き継ぎ条件が曖昧であれば、誤った処理の影響が広がります。契約内容や設定によって利用できる機能も異なります。
まずは対象業務を絞り、人が結果を確認できる範囲から始めます。定型的な情報収集や処理をAIに任せ、人は提案、交渉、例外判断、顧客の感情への配慮に集中する。この役割分担を具体化することが、Agentforceを営業と顧客対応に取り入れる第一歩です。
シーサイドでは、AIエージェント開発基盤の構築支援も行っております。Agentforceではなく、自社の業務に合わせたAIエージェントを導入したいとお考えの方は、是非お気軽にお問い合わせ下さい。
